r语言svr多元回归预测

要使用R语言进行支持向量回归（SVR）的多元回归预测，需要进行以下步骤：

1. 准备数据集：包含多个自变量和一个因变量的数据集。

2. 进行数据预处理：对数据进行标准化或归一化处理，以便在训练模型时获得更好的结果。

3. 分割数据集：将数据集分为训练集和测试集，用于训练和测试模型。

4. 训练模型：使用R语言的e1071包中的svm()函数来训练SVR模型。在函数中，需要设置kernel参数为“linear”以使用线性内核函数，并设置其他参数，例如cost（代价）和epsilon（容忍度）。

5. 预测：使用predict()函数对测试集进行预测，并计算预测结果与实际结果之间的误差。

以下是一个简单的R语言示例代码，用于进行SVR多元回归预测：

library(e1071)

# 准备数据集
data <- read.csv("data.csv")

# 数据预处理
scaled_data <- scale(data)

# 分割数据集
train_data <- scaled_data[1:80, ]
test_data <- scaled_data[81:100, ]

# 训练模型
model <- svm(y ~ ., data = train_data, kernel = "linear", cost = 1, epsilon = 0.1)

# 预测
predicted <- predict(model, test_data[,-1])
error <- sqrt(mean((predicted - test_data[,1])^2))

在上面的代码中，我们使用了一个名为“data.csv”的数据集，其中第一列是因变量y，其余列是自变量。我们首先对数据进行了标准化处理，然后将数据集分为训练集和测试集。使用svm()函数训练了一个SVR模型，并使用predict()函数对测试集进行预测。最后，我们计算了预测结果与实际结果之间的误差。